3.2 使用 MultiIndex 对象创建多级索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 使用 MultiIndex 对象创建多级索引 index=pd.MultiIndex.from_tuples([(2020,'A'),(2020,'B'),(2020,'C'),(2021,'A'),(2021,'B'),(2021,'C')],names=['Year','Ca
增加一列,就和DataFrame一样简单。 多级索引创建方法 为Series 和 DataFrame 创建多级索引 最 直接 的办法就是将index参数设置为至少 二维的索引数组。 同理,将元组作为键的字典传递给Pandas, Pandas也会默认转换为MultiIndex 显示的创建多级索引 一个不同等级的若干简单数组组成的列表来构见MultiIndex 2) 包含多个索...
'B':[6,7,8,9,10]}index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x','a'),('x','b'),('y','a'),('y','b'),('z','a')],names=['first','second'])df=pd.DataFrame(data,index=index)# 自定义排序函数defcustom_sort(x):ifx=='a':return1elifx=='b':return2else:return0# 对第二个...
Pandas中使用MultiIndex()方法创建多级索引,例如: # 创建一个拥有两层索引的数据框 df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(6,2)), index=[['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y']], columns=['col_1', 'col_2']) # 将数据框按照第...
MultiIndex,即具有多个层次的索引,有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引,我们就可以使用高层次的索引,来操作整个索引组的数据。通过给索引分类分组,则可以操作组数据。 1.创建方式 1.1.第一种:多维数组 我们在创建Series或DataFrame时,可以通过给index(columns)参数传递多维数组,进而构建多维索引。
df.set_index(['Year','Category'], inplace=True) 3.2 使用 MultiIndex 对象创建多级索引 # 使用 MultiIndex 对象创建多级索引index = pd.MultiIndex.from_tuples([(2020,'A'), (2020,'B'), (2020,'C'), (2021,'A'), (2021,'B'), (2021,'C')], ...
df_sale=df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index() ...
对于column的index(也就是MultiIndex),尚未赋值。可通过如下方法赋值: neighborhoods.columns.names=["Category","Subcategory"]neighborhoods.head(3) 显示效果如下:(也位于左上角) 从MultiIndex中获得index,采用get_level_values(): # The two lines below are equivalentneighborhoods.index.get_level_values(1)neigh...
未针对MultiIndex实施。 sort_remaining:bool,默认为True。 如果为True且按级别和索引排序是多层的, 则在按指定级别排序后也按其他级别(按顺序)排序。 ignore_index:bool, 默认为False。 如果为True,则结果轴将标记为0、1,...,n-1。 1.0.0版的新功能。
打印这个Series的索引类型,显示是MultiIndex 直接将索引打印出来,可以看到有lavels,和labels两个信息。lavels表示两个层级中分别有那些标签,labels是每个位置分别是什么标签。 importpandas as pdimportnumpy as np ser_obj= pd.Series(np.random.randn(12), index=[ ...